CN112132218B - 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人工智能技术领域，提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：接收用户图像；将用户图像输入至第一算法模型中，获得识别结果；接收识别结果的标签，并从用户图像中确定第一图像和第二图像；将第一图像添加至正样本库中，以及将第二图像添加至负样本库中；从正样本库中获取正样本图像，以及从负样本库中获取负样本图像；采用正样本图像和负样本图像，对第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；当接收到待处理图像时，使用第二算法模型对待处理图像进行处理，生成电子证件照。本发明可应用在智慧政务、智慧医疗、智慧交通等需要进行证件照图像处理的领域，从而推动智慧城市的发展。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着图像处理技术的快速发展，依靠人工智能图像算法已经能够实现各种场景下的图像模拟，为用户生成符合要求的照片。目前，有许多证件照生成的应用软件，可以让用户足不出户即可在线生成证件照，以办理各种业务。
然而，实践中发现，该应用软件所依赖的人工智能图像算法需要每隔一段时间重新训练并部署新的算法框架，然而，由于人工智能图像算法的训练与应用软件的迭代是分层解耦的，这样容易导致人工智能图像算法不能根据业务的运行情况及时调优，使得应用软件的更新不及时，从而导致该应用软件在生成证件照时对图像质量检测的准确度较低，从而影响证件照的生成效果。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高证件照的生成效果。
本发明的第一方面提供一种图像处理方法，所述图像处理方法包括：
接收上传的用户图像；
将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；
接收所述识别结果的标签，并根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；
将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；
从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；
采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。
在一种可能的实现方式中，所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，所述图像处理方法还包括：
获取当前时间；
判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间处于业务的低频时间范围内，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
在一种可能的实现方式中，所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，所述图像处理方法还包括：
判断所述新增的正样本图像的数量是否超过预设数量阈值，以及判断所述新增的负样本图像是否超过预设数量阈值；
若所述新增的正样本图像的数量超过预设数量阈值，和/或所述新增的负样本图像超过所述预设数量阈值，判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间不处于业务的低频时间范围内，监测电子设备的剩余计算资源；
若所述剩余计算资源超过预设资源阈值，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
在一种可能的实现方式中，所述图像处理方法还包括：
若所述新增的正样本图像的数量不超过预设数量阈值，且所述新增的负样本图像不超过所述预设数量阈值，且当前时间处于业务的低频时间范围内，关闭模型训练的接口。
在一种可能的实现方式中，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行质量检测，获得检测结果；
若所述检测结果表明检测失败，获取失败明细，并从所述失败明细中确定所述待处理图像与标准图像的参数差异值；
判断所述参数差异值是否处于预设处理范围；
若所述参数差异值处于预设处理范围，基于所述标准图像，对所述待处理图像进行自纠偏处理，获得处理后的图像；
基于所述处理后的图像，生成电子证件照。
在一种可能的实现方式中，所述待处理图像为属于同一个用户的多张连拍图像，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到同一个用户的多张连拍图像时，分别使用所述第二算法模型对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果；
根据所述多个检测结果，确定每张所述连拍图像中符合检测要求的图像参数；
根据多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像；
根据所述融合图像，生成电子证件照。
在一种可能的实现方式中，所述图像处理方法还包括：
将所述电子证件照上传至区块链。
本发明的第二方面提供一种图像处理装置，所述图像处理装置包括：
接收模块，用于接收上传的用户图像；
输入模块，用于将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；
所述接收模块，还用于接收所述识别结果的标签；
确定模块，用于根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；
添加模块，用于将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；
获取模块，用于从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；
训练模块，用于采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；
生成模块，用于当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。
本发明的第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现所述的图像处理方法。
本发明的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的图像处理方法。
由以上技术方案可知，本发明可应用在智慧建筑、智慧政务、智慧医疗、智慧安防、智慧交通、智慧物流、慧家居、智慧社区、智慧财政、智慧法律、智慧生活等需要进行证件照图像处理的领域，从而推动智慧城市的发展。本发明中，业务运行的过程中产生的图像会自动转移到算法训练模块，而不用专门人员去收集样本，业务运行和算法训练能够有机结合在一起，通过业务产生的图像不断地对算法模型进行调优，使得调优后的算法模型能够更加适应当前的业务需求，能够提高对图像质量检测的准确度，从而提高证件照的生成效果。
附图说明
图1是本发明公开的一种图像处理方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明公开的一种图像处理装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现图像处理方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
所述电子设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述电子设备还可包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理PDA等。
请参见图1，图1是本发明公开的一种图像处理方法的较佳实施例的流程图。其中，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
S11、接收上传的用户图像。
其中，上传的用户图像可以是用户预先拍摄的自拍照，也可以是用户现场拍摄的自拍照。
S12、将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果。
其中，应用软件的第一算法模型集成有人工智能图像算法，比如质量检测算法、人像比对算法以及人像抠图算法等操作。通过该第一算法模型，可以根据相关业务证件照需求，对用户图像进行质量检测，比如有无戴眼镜、有无闭眼、着装是否符合要求等，还可以调用用户身份信息，输入身份证号，比对自拍照片是否为本人，保证证件照的隐私性，若非本人办理，反馈用户使用本人头像，最后还可以将人像从复杂背景中抠取，并利用图像填充算法，生成符合要求的证件照片。
其中，该识别结果可以是质量检测的结果(比如：戴眼镜、穿着制服)以及人像比对的结果(比如：不是本人)。
S13、接收所述识别结果的标签，并根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像。
其中，由于该第一算法模型处于一个不断调优的过程，因此，该第一算法模型在识别用户图像时，会存在一定的识别失误率，比如误判图像、漏判图像。
其中，误判图像比如算法归类错误的图像，对于戴眼镜、穿着制服、不是本人等情况错误识别。其中，漏判图像比如算法漏识的图像，对于戴眼镜、穿着制服、不是本人等情况未识别出来。
具体的，第一算法模型在获得识别结果后，业务审核用户会对该识别结果进行复核，并标注相应的标签，该标签用于标识用户图像被准确识别，或者被错误识别等。
S14、将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中。
本发明中，可以在业务运行的过程中，不断地收集正负样本，并将这些正负样本自动关联到算法训练的正负样本库中，而不需要人为专门的去收集正负样本，从而可以提高样本收集的效率。
S15、从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像。
其中，算法模型一直在不断的优化迭代中，每次训练只需要获取新增的正负样本图像即可。
S16、采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
其中，由于所述正样本图像和所述负样本图像是业务在近期运行时获得的新增的样本图像，通过这些样本对第一算法模型进行训练，能够对第一算法模型进行调优，以弥补第一算法模型的缺陷，使得训练得到的第二算法模型更能够适应当前的业务的需求，能够提高图像识别的准确率，同时，提高证件照生成的效果。其中，随着应用的部署时间，以及用户量的增多，算法将会越来越精准。
可选的，在步骤S15之后，所述方法还包括：
获取当前时间；
判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间处于业务的低频时间范围内，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
在该可选的实施方式中，可以预先统计业务运行的时间，根据业务运行的时间来确定业务的低频时间范围，比如每日24：00。在该低频时间范围内，业务暂停工作，或者业务工作的力度较小，在低频时间范围内对用户的影响也是最小的。本发明中，在获取到正负样本图像之后，并不会立即去训练模型，而是在所述当前时间处于业务的低频时间范围内时，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型，从而可以将对用户的影响降低到最小，同时，还及时地对算法模型进行调优。
可选的，在步骤S15之后，所述方法还包括：
判断所述新增的正样本图像的数量是否超过预设数量阈值，以及判断所述新增的负样本图像是否超过预设数量阈值；
若所述新增的正样本图像的数量超过预设数量阈值，和/或所述新增的负样本图像超过预设数量阈值，判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间不处于业务的低频时间范围内，监测电子设备的剩余计算资源；
若所述剩余计算资源超过预设资源阈值，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
在该可选的实施方式中，在收集正负样本图像的时候，需要实时统计正负样本图像的数量，一旦发现新增的正样本图像的数量超过预设数量阈值，和/或所述新增的负样本图像超过预设数量阈值，表明当前业务处于一个急速繁忙的状态，该业务在运行时产生了很多样本，为了适应业务的发展需求，需要及时地进行算法训练，但此时又不能影响业务的正常运行，可以通过监测电子设备的剩余计算资源，当剩余计算资源超过预设资源阈值时，表明在确保当前业务的正常运行所需要的计算资源的情况下，剩余的计算资源仍能够确保算法模型的训练，此时，即可采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
其中，该预设资源阈值即算法模型训练需要的计算资源的最小值。计算资源一般指计算机程序运行时所需的CPU资源、内存资源、硬盘资源和网络资源。
通过该实施方式，既可以确保当前业务的正常运行，又可以及时的算法模型进行训练，及时地对算法模型进行调优，以适应业务的发展需求。
可选的，所述方法还包括：
若所述新增的正样本图像的数量不超过预设数量阈值，且所述新增的负样本图像不超过预设数量阈值，且当前时间处于业务的低频时间范围内，关闭模型训练的接口。
在该实施方式中，如果正负样本图像的数量过少，即使当前时间处于业务的低频时间范围内，也不会进行模型训练，这样有利于避免频繁的模型训练而消耗计算资源，同时，样本数量过少，算法模型的调优没有多大成效，通过该实施方式可以减少无效的训练。
S17、当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。
其中，电子证件照可以包括但不限于身份证、驾驶证以及社保证。
具体的，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行质量检测，获得检测结果；
若所述检测结果表明检测失败，获取失败明细，并从所述失败明细中确定所述待处理图像与标准图像的参数差异值；
判断所述参数差异值是否处于预设处理范围；
若所述参数差异值处于预设处理范围，基于所述标准图像，对所述待处理图像进行自纠偏处理，获得处理后的图像；
基于所述处理后的图像，生成电子证件照。
在该可选的实施方式中，根据不同的业务场景，可以预先设置证件照对应的标准图像的检测标准，不同的证件照，标准图像的检测标准会不同。通常，证件照检测的类型分为如下几类：亮度、对比度、人像姿态，其中，对比度包括对比度检测、脸部光线以及曝光等，人像姿态可以包括水平转角、俯仰角以及倾斜角。
通过该实施方式，当待处理图像的质量检测失败时，表明用户上传的待处理图像不符合要求，此时，如果所述待处理图像与标准图像的参数差异值处于预设处理范围，表明该待处理图像的质量属于轻微不合格，对于这种情况，不需要用户重新上传，只需要通过对所述待处理图像进行自纠偏处理，即可获得符合要求的处理后的图像，并生成电子证件照。通过这种方式，可以避免用户多次上传图像，极大提高了照片的通过率和证件照成像效果。
其中，所述待处理图像为属于同一个用户的多张连拍图像，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到同一个用户的多张连拍图像时，分别使用所述第二算法模型对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果；
根据所述多个检测结果，确定每张所述连拍图像中符合检测要求的图像参数；
根据多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像；
根据所述融合图像，生成电子证件照。
在该可选的实施方式中，用户上传的图像可以是连拍的多张图像，所述第二算法模型可以对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果，并基于多个检测结果，从每张连拍图像中，确定符合要求的图像参数，比如第一张图像的人脸姿态符合检测要求，则提取第一张人脸图像的人脸姿态参数，比如第二张图像的亮度和对比度符合检测要求，则提取第二张人脸图像的亮度和对比度参数，最后，基于多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像，并基于所述融合图像，生成电子证件照。其中，预先设置的检测要求通常是图像参数符合某个范围。该实施例通过获取用户连拍的多张图像，获得既符合检测要求同时又符合用户实际场景的图像参数，基于该图像参数得到融合图像并生成电子证件照，可以使得该电子证件照既符合业务的需求，同时，也贴近用户的视觉需要，避免标准的电子证件照出现的视觉生硬问题，从而可以提高用户的视觉体验。
可选的，所述方法还包括：
将所述电子证件照上传至区块链。
其中，为了确保数据的私密性和安全性，可以将将所述电子证件照上传至区块链进行保存。
在图1所描述的方法流程中，业务运行的过程中产生的图像会自动转移到算法训练模块，而不用专门人员去收集样本，业务运行和算法训练能够有机结合在一起，通过业务产生的图像不断地对算法模型进行调优，使得调优后的算法模型能够更加适应当前的业务需求，能够提高对图像质量检测的准确度，从而提高证件照的生成效果。
由以上实施例可知，本申请可应用在智慧建筑、智慧政务、智慧医疗、智慧安防、智慧交通、智慧物流、智慧家居、智慧社区、智慧财政、智慧法律、智慧生活等需要进行证件照图像处理的领域，从而推动智慧城市的发展。
以上所述，仅是本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出改进，但这些均属于本发明的保护范围。
请参见图2，图2是本发明公开的一种图像处理装置的较佳实施例的功能模块图。
在一些实施例中，所述图像处理装置运行于电子设备中。所述图像处理装置可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述图像处理装置中的各个程序段的程序代码可以存储于存储器中，并由至少一个处理器所执行，以执行图1所描述的图像处理方法中的部分或全部步骤。
本实施例中，所述图像处理装置根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：接收模块201、输入模块202、确定模块203、添加模块204、获取模块205、训练模块206及生成模块207。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。
接收模块201，用于接收上传的用户图像。
其中，上传的用户图像可以是用户预先拍摄的自拍照，也可以是用户现场拍摄的自拍照。
输入模块202，用于将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果。
其中，应用软件的第一算法模型集成有人工智能图像算法，比如质量检测算法、人像比对算法以及人像抠图算法等操作。通过该第一算法模型，可以根据相关业务证件照需求，对用户图像进行质量检测，比如有无戴眼镜、有无闭眼、着装是否符合要求等，还可以调用用户身份信息，输入身份证号，比对自拍照片是否为本人，保证证件照的隐私性，若非本人办理，反馈用户使用本人头像，最后还可以将人像从复杂背景中抠取，并利用图像填充算法，生成符合要求的证件照片。
其中，该识别结果可以是质量检测的结果(比如：戴眼镜、穿着制服)以及人像比对的结果(比如：不是本人)。
所述接收模块201，还用于接收所述识别结果的标签。
确定模块203，用于根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像。
其中，由于该第一算法模型处于一个不断调优的过程，因此，该第一算法模型在识别用户图像时，会存在一定的识别失误率，比如误判图像、漏判图像。
其中，误判图像比如算法归类错误的图像，对于戴眼镜、穿着制服、不是本人等情况错误识别。其中，漏判图像比如算法漏识的图像，对于戴眼镜、穿着制服、不是本人等情况未识别出来。
具体的，第一算法模型在获得识别结果后，业务审核用户会对该识别结果进行复核，并标注相应的标签，该标签用于标识用户图像被准确识别，或者被错误识别等。
添加模块204，用于将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中。
本发明中，可以在业务运行的过程中，不断地收集正负样本，并将这些正负样本自动关联到算法训练的正负样本库中，而不需要人为专门的去收集正负样本，从而可以提高样本收集的效率。
获取模块205，用于从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像。
其中，算法模型一直在不断的优化迭代中，每次训练只需要获取新增的正负样本图像即可。
训练模块206，用于采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
其中，由于所述正样本图像和所述负样本图像是业务在近期运行时获得的新增的样本图像，通过这些样本对第一算法模型进行训练，能够对第一算法模型进行调优，以弥补第一算法模型的缺陷，使得训练得到的第二算法模型更能够适应当前的业务的需求，能够提高图像识别的准确率，同时，提高证件照生成的效果。其中，随着应用的部署时间，以及用户量的增多，算法将会越来越精准。
生成模块207，用于当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。
其中，电子证件照可以包括但不限于身份证、驾驶证以及社保证。
具体的，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行质量检测，获得检测结果；
若所述检测结果表明检测失败，获取失败明细，并从所述失败明细中确定所述待处理图像与标准图像的参数差异值；
判断所述参数差异值是否处于预设处理范围；
若所述参数差异值处于预设处理范围，基于所述标准图像，对所述待处理图像进行自纠偏处理，获得处理后的图像；
基于所述处理后的图像，生成电子证件照。
在该可选的实施方式中，根据不同的业务场景，可以预先设置证件照对应的标准图像的检测标准，不同的证件照，标准图像的检测标准会不同。通常，证件照检测的类型分为如下几类：亮度、对比度、人像姿态，其中，对比度包括对比度检测、脸部光线以及曝光等，人像姿态可以包括水平转角、俯仰角以及倾斜角。
通过该实施方式，当待处理图像的质量检测失败时，表明用户上传的待处理图像不符合要求，此时，如果所述待处理图像与标准图像的参数差异值处于预设处理范围，表明该待处理图像的质量属于轻微不合格，对于这种情况，不需要用户重新上传，只需要通过对所述待处理图像进行自纠偏处理，即可获得符合要求的处理后的图像，并生成电子证件照。通过这种方式，可以避免用户多次上传图像，极大提高了照片的通过率和证件照成像效果。
其中，所述待处理图像为属于同一个用户的多张连拍图像，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到同一个用户的多张连拍图像时，分别使用所述第二算法模型对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果；
根据所述多个检测结果，确定每张所述连拍图像中符合检测要求的图像参数；
根据多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像；
根据所述融合图像，生成电子证件照。
在该可选的实施方式中，用户上传的图像可以是连拍的多张图像，所述第二算法模型可以对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果，并基于多个检测结果，从每张连拍图像中，确定符合要求的图像参数，比如第一张图像的人脸姿态符合检测要求，则提取第一张人脸图像的人脸姿态参数，比如第二张图像的亮度和对比度符合检测要求，则提取第二张人脸图像的亮度和对比度参数，最后，基于多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像，并基于所述融合图像，生成电子证件照。其中，预先设置的检测要求通常是图像参数符合某个范围。该实施例通过获取用户连拍的多张图像，获得既符合检测要求同时又符合用户实际场景的图像参数，基于该图像参数得到融合图像并生成电子证件照，可以使得该电子证件照既符合业务的需求，同时，也贴近用户的视觉需要，避免标准的电子证件照出现的视觉生硬问题，从而可以提高用户的视觉体验。
在图2所描述的图像处理装置中，业务运行的过程中产生的图像会自动转移到算法训练模块，而不用专门人员去收集样本，业务运行和算法训练能够有机结合在一起，通过业务产生的图像不断地对算法模型进行调优，使得调优后的算法模型能够更加适应当前的业务需求，能够提高对图像质量检测的准确度，从而提高证件照的生成效果。
如图3所示，图3是本发明实现图像处理方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。所述电子设备3包括存储器31、至少一个处理器32、存储在所述存储器31中并可在所述至少一个处理器32上运行的计算机程序33及至少一条通讯总线34。
本领域技术人员可以理解，图3所示的示意图仅仅是所述电子设备3的示例，并不构成对所述电子设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备3还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所述至少一个处理器32可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。该处理器32可以是微处理器或者该处理器32也可以是任何常规的处理器等，所述处理器32是所述电子设备3的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备3的各个部分。
所述存储器31可用于存储所述计算机程序33和/或模块/单元，所述处理器32通过运行或执行存储在所述存储器31内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器31内的数据，实现所述电子设备3的各种功能。所述存储器31可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备3的使用所创建的数据(比如音频数据)等。此外，存储器31可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
结合图1，所述电子设备3中的所述存储器31存储多个指令以实现一种图像处理方法，所述处理器32可执行所述多个指令从而实现：
接收上传的用户图像；
将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；
接收所述识别结果的标签，并根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；
将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；
从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；
采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照。
具体地，所述处理器32对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
在图3所描述的电子设备3中，业务运行的过程中产生的图像会自动转移到算法训练模块，而不用专门人员去收集样本，业务运行和算法训练能够有机结合在一起，通过业务产生的图像不断地对算法模型进行调优，使得调优后的算法模型能够更加适应当前的业务需求，能够提高对图像质量检测的准确度，从而提高证件照的生成效果。
所述电子设备3集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器以及只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以通过软件或者硬件来实现。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括：
接收上传的用户图像；
将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；其中，所述第一算法模型集成有人工智能图像算法；
接收所述识别结果的标签，并根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；
将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；
从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；
采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照；其中，
所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，还包括：
判断所述新增的正样本图像的数量是否超过预设数量阈值，以及判断所述新增的负样本图像的数量是否超过预设数量阈值；
若所述新增的正样本图像的数量超过预设数量阈值，和/或所述新增的负样本图像的数量超过所述预设数量阈值，获取当前时间，判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间不处于业务的低频时间范围内，监测电子设备的剩余计算资源；
若所述剩余计算资源超过预设资源阈值，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；其中，所述预设资源阈值为模型训练需要的计算资源的最小值；
所述待处理图像为属于同一个用户的多张连拍图像，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到同一个用户的多张连拍图像时，分别使用所述第二算法模型对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果；其中，若所述检测结果表明检测失败，获取失败明细，并基于失败明细和标准图像对所述待处理图像进行自纠偏处理；
根据所述多个检测结果，确定每张所述连拍图像中符合检测要求的图像参数；
根据多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像；
根据所述融合图像，生成电子证件照。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，所述图像处理方法还包括：
若所述当前时间处于业务的低频时间范围内，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：
若所述新增的正样本图像的数量不超过预设数量阈值，且所述新增的负样本图像的数量不超过所述预设数量阈值，且当前时间处于业务的低频时间范围内，关闭模型训练的接口。
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行质量检测，获得检测结果；
若所述检测结果表明检测失败，获取失败明细，并从所述失败明细中确定所述待处理图像与标准图像的参数差异值；
判断所述参数差异值是否处于预设处理范围；
若所述参数差异值处于预设处理范围，基于所述标准图像，对所述待处理图像进行自纠偏处理，获得处理后的图像；
基于所述处理后的图像，生成电子证件照。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：
将所述电子证件照上传至区块链。
6.一种图像处理装置，其特征在于，所述图像处理装置包括：
接收模块，用于接收上传的用户图像；
输入模块，用于将所述用户图像输入至应用软件的第一算法模型中，获得识别结果；其中，所述第一算法模型集成有人工智能图像算法；
所述接收模块，还用于接收所述识别结果的标签；
确定模块，用于根据所述标签，从所述用户图像中确定被准确识别的第一图像和被错误识别的第二图像；
添加模块，用于将所述第一图像添加至正样本库中，以及将所述第二图像添加至负样本库中；
获取模块，用于从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像；
训练模块，用于采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；
生成模块，用于当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照；其中，
所述从所述正样本库中获取新增的正样本图像，以及从所述负样本库中获取新增的负样本图像之后，还包括：
判断所述新增的正样本图像的数量是否超过预设数量阈值，以及判断所述新增的负样本图像的数量是否超过预设数量阈值；
若所述新增的正样本图像的数量超过预设数量阈值，和/或所述新增的负样本图像的数量超过所述预设数量阈值，获取当前时间，判断所述当前时间是否处于业务的低频时间范围内；
若所述当前时间不处于业务的低频时间范围内，监测电子设备的剩余计算资源；
若所述剩余计算资源超过预设资源阈值，采用所述正样本图像和所述负样本图像，对所述第一算法模型进行训练，获得第二算法模型；其中，所述预设资源阈值为模型训练需要的计算资源的最小值；
所述待处理图像为属于同一个用户的多张连拍图像，所述当接收到待处理图像时，使用所述第二算法模型对所述待处理图像进行处理，生成电子证件照包括：
当接收到同一个用户的多张连拍图像时，分别使用所述第二算法模型对每张所述连拍图像进行质量检测，获得多个检测结果；其中，若所述检测结果表明检测失败，获取失败明细，并基于失败明细和标准图像对所述待处理图像进行自纠偏处理；
根据所述多个检测结果，确定每张所述连拍图像中符合检测要求的图像参数；
根据多个所述图像参数，对多张所述连拍图像进行融合处理，获得融合图像；
根据所述融合图像，生成电子证件照。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至5中任意一项所述的图像处理方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的图像处理方法。
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